Curs de pregatire Fine-Tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) este o metodă de ultimă oră utilizată pentru fine-tuning-ul modelelor precum ChatGPT și altele sisteme AI de top.
Acest training live, condus de un instructor (online sau onsite), se adresează inginerilor de machine learning și cercetătorilor AI cu nivel avansat, care doresc să aplice RLHF pentru fine-tuning-ul modelelor AI mari, obținând performanță superioară, siguranță și aliniere.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențial în dezvoltarea modernă a AI.
- implementeze modele de reward bazate pe feedback-ul uman pentru a ghida procesele de reinforcement learning.
- aplice RLHF pentru fine-tuning-ul modelelor mari de limbaj, aliniind ieșirile cu preferințele umane.
- aplice best practices pentru scalarea workflow-urilor RLHF pentru sisteme AI de nivel de producție.
Formatul Cursului
- Prezentări interactive și discuții.
- Numeroase exerciții și practică.
- Implementare hands-on într-un mediu de lab live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, te rugăm să ne contactezi pentru a aranja detaliile.
Schița de curs
Introducere în Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Ce este RLHF și de ce contează
- Comparație cu metodele de supervised fine-tuning
- Aplicații ale RLHF în sistemele AI moderne
Modelare de Reward cu Feedback Uman
- Culegerea și structurarea feedback-ului uman
- Construirea și antrenarea modelelor de reward
- Evaluarea eficacității modelului de reward
Antrenare cu Proximal Policy Optimization (PPO)
- Prezentare generală a algoritmilor PPO pentru RLHF
- Implementarea PPO cu modele de reward
- Fine-tuning iterativ și sigur al modelelor
Fine-Tuning Practic al Modelelor de Limbaj
- Pregătirea seturilor de date pentru workflow-urile RLHF
- Fine-tuning hands-on al unui LLM mic folosind RLHF
- Provocări și strategii de mitigare
Scalarea RLHF la Sisteme de Producție
- Considerații privind infrastructura și puterea de calcul
- Asigurarea calității și buclele continue de feedback
- Best practices pentru implementare și mentenanță
Aspecte Etice și Mitigarea Biasei
- Abordarea riscurilor etice în feedback-ul uman
- Strategii de detecție și corectare a biasei
- Garantarea alinierii și a ieșirilor sigure
Studii de Caz și Exemple din Lumea Reală
- Studiu de caz: Fine-tuning-ul ChatGPT cu RLHF
- Alte implementări reușite ale RLHF
- Lecciones învățate și perspective din industrie
Cerințe
- Înțelegerea fundamentelor de supervised și reinforcement learning
- Experiență cu fine-tuning-ul modelelor și arhitecturile de rețele neurale
- Familiaritate cu programarea în Python și framework-uri de deep learning (de ex., TensorFlow, PyTorch)
Public Țintă
- Ingineri de machine learning
- Cercetători AI
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Fine-Tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Rezervare
Curs de pregatire Fine-Tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Solicitare
Fine-Tuning cu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Fine-Tuning Avansat și Gestionarea Prompturilor în Vertex AI
14 OreAcest training condus de un instructor în România acoperă fine-tuning-ul avansat și gestionarea prompturilor în Vertex AI, ajutând practicienii de nivel intermediar și avansat să optimizeze modelele Gemini, să implementeze fluxuri de evaluare riguroase și să distribuie soluții de AI generativă fiabile pentru medii enterprise reale.
Tehnici Avansate în Învățarea prin Transfer
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în învățarea automată care doresc să stăpânească tehnici de ultimă oră în învățarea prin transfer și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
- Să implementeze tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
- Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
- Să stăpânească ajustarea fină multi-sarcină pentru a îmbunătăți performanța modelului pe mai multe sarcini.
Strategii de Învățare Continuă și Actualizare a Modelelor pentru Modele Fine-Tunate
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de întreținere AI de nivel avansat și profesioniștilor MLOps care doresc să implementeze fluxuri de lucru robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modelele fine-tunate și implementate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta și implementa fluxuri de lucru de învățare continuă pentru modelele implementate.
- Mitiga uitarea catastrofală prin antrenament corespunzător și gestionarea memoriei.
- Automatiza monitorizarea și declanșarea actualizărilor pe baza derapajelor modelului sau a schimbărilor datelor.
- Integra strategii de actualizare a modelelor în fluxurile de lucru CI/CD și MLOps existente.
Implementarea Modelelor Fine-Tuned în Producție
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege provocările legate de implementarea modelelor fine-tuned în producție.
- Containeriza și implementa modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Implementa monitorizare și logging pentru modelele implementate.
- Optimiza modele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.
Fine-Tuning specific pe domeniul pentru Finanțe
21 OreAceastă sesiune de training live, condusă de un instructor, în România (online sau onsite), este destinată specialiștilor cu nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în customizarea modelelor AI pentru sarcini financiare critice.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili:
- Să înțeleagă fundamentele fine-tuning-ului pentru aplicații financiare.
- Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcuni specifice domeniului financiar.
- Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
- Să asigure conformitatea cu reglementările financiare, cum ar fi GDPR și SOX.
- Să implementeze practici de securitate a datelor și AI etică în aplicațiile financiare.
Ajustarea Fină a Modelelor și a Modelelor de Limbaj de Mare Amploare (LLMs)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
- Pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
- Ajusteze modele de limbaj de mare amploare (LLMs) pentru sarcini NLP.
- Optimizeze performanța modelului și să abordeze provocări comune.
Fine-Tuning Eficient cu Adaptare de Rang Scăzut (LoRA)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și practicienilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze strategii de fine-tuning pentru modele mari fără a fi nevoie de resurse computaționale extinse.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile Adaptării de Rang Scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru fine-tuning eficient al modelelor mari.
- Să optimizeze fine-tuning pentru medii cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele adaptate cu LoRA pentru aplicații practice.
Reglarea Fină a Modelelor Multimodale
28 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească reglarea fină a modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Pregăti și preprocesa eficient seturi de date multimodale.
- Regla fin modelele multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimiza modelele pentru aplicații din lumea reală și performanță.
Reglarea Fină pentru Prelucrarea Limbajului Natural (NLP)
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin reglarea fină eficientă a modelelor de limbaj preantrenate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale reglării fine pentru sarcini de NLP.
- Să regleze fin modele preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații specifice de NLP.
- Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Să evalueze și să implementeze modele reglate fin în scenarii din lumea reală.
Ajustarea Fină a IA pentru Serviciile Financiare: Prezicerea Riscurilor și Detectarea Fraudelor
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de IA din sectorul financiar care doresc să ajusteze modele pentru aplicații precum scorul de credit, detectarea fraudelor și modelarea riscurilor folosind date financiare specifice domeniului.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Ajusteze modele de IA pe seturi de date financiare pentru îmbunătățirea predicției fraudelor și a riscurilor.
- Aplice tehnici precum învățarea prin transfer, LoRA și regularizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului.
- Integreze considerente de conformitate financiară în fluxul de lucru al modelării IA.
- Implementeze modele ajustate pentru utilizare în producție pe platforme de servicii financiare.
Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să fine-tune modele pentru diagnostic clinic, predicția bolilor și prognozarea rezultatelor pacienților, folosind date medicale structurate și nestructurate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Fine-tune modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR, imagistică și date de tip time-series.
- Aplica învățarea prin transfer, adaptarea la domeniu și compresia modelelor în contexte medicale.
- Aborda confidențialitatea, părtinirea și conformitatea reglementară în dezvoltarea modelelor.
- Implementa și monitoriza modele fine-tune în medii reale din domeniul sănătății.
Fine-Tuning DeepSeek LLM pentru Modele AI Personalizate
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor AI avansați, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să adapteze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturi de date și să prelucreze date pentru adaptare.
- Să adapteze DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
- Să optimizeze și să implementeze modele adaptate în mod eficient.
Optimizarea Modelelor de AI pentru Sisteme Autonome și Supraveghere
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați în domeniul AI pentru apărare și dezvoltatorilor de tehnologie militară care doresc să optimizeze modele de învățare profundă pentru utilizarea în vehicule autonome, drone și sisteme de supraveghere, respectând standarde stricte de securitate și fiabilitate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să optimizeze modele de vedere computerizată și fuziune de senzori pentru sarcini de supraveghere și țintire.
- Să adapteze sistemele AI autonome la medii și profile de misiuni în schimbare.
- Să implementeze mecanisme robuste de validare și de siguranță în conductele de modele.
- Să asigure alinierea la standardele de conformitate, siguranță și securitate specifice apărării.
Perfecționarea Modelelor de AI în Domeniul Legal: Analiza Contractelor și Cercetarea Juridică
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de tehnologie juridică și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să perfecționeze modele de limbaj pentru sarcini precum analiza contractelor, extragerea clauzelor și cercetarea juridică automatizată în mediile de servicii juridice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Pregăti și curăța documente juridice pentru perfecționarea modelelor NLP.
- Aplica strategii de perfecționare pentru a îmbunătăți acuratețea modelului la sarcinile juridice.
- Implementa modele pentru a asista în analiza, clasificarea și cercetarea contractelor.
- Asigura conformitatea, auditabilitatea și urmărirea rezultatelor AI în contexte juridice.
Fine-Tuning Modelelor de Limbaj Mari folosind QLoRA
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a regla eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLM-uri.
- Să implementeze QLoRA în reglarea fină a modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice unui domeniu.
- Să optimizeze performanța reglării fine pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
- Să implementeze și să evalueze modele reglate fin în aplicații din lumea reală în mod eficient.
